Última actualización: 15/01/2019


Curso Académico: 2019/2020

Trabajo Fin de Máster
(17775)
Titulación: Máster Universitario en Estadística para la Ciencia de Datos (345)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: MARIN DIAZARAQUE, JUAN MIGUEL

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Trabajo Fin de Máster
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Materias que se recomienda haber superado
Todas las asignaturas del máster
Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
COMPETENCIAS QUE EL ESTUDIANTE ADQUIERE CON ESTA MATERIA Competencias básicas: - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo. Competencias generales: - Capacidad para aplicar las técnicas de análisis y representación de la información, con el fin de poderla adaptar a problemas reales. - Capacidad para identificar el modelo estadístico más adecuado para cada problema real y saberlo aplicar para el análisis, diseño y solución del mismo. - Capacidad para obtener soluciones científicamente viables para problemas estadísticos reales complejos, tanto de manera individual como en equipo. - Capacidad para sintetizar las conclusiones obtenidas de estos análisis y presentarlas de manera clara y convincente en un entorno bilingüe (español e inglés) tanto por escrito como oralmente. - Ser capaz de generar nuevas ideas (creatividad) y de anticipar nuevas situaciones, en los contextos del análisis de datos y de la toma de decisiones. - Aplicar habilidades sociales para el trabajo en equipo y para relacionarse con otros de forma autónoma. - Aplicar las técnicas avanzadas de análisis y representación de la información, con el fin de poderla adaptar a problemas reales. Competencias específicas: - Aplicar en el desarrollo de métodos de análisis de problemas reales, conocimientos avanzados de inferencia estadística. - Utilizar software libre como R y Python para la implementación del análisis estadístico. - Aplicar los fundamentos estadísticos avanzados para el desarrollo y el análisis de problemas reales, que involucren la predicción de una variable respuesta. - Aplicar y desarrollar técnicas de visualización de muestras recogidas con software de libre distribución como R y Python. - Identificar correctamente el tipo de análisis estadístico correspondiente a unos objetivos y datos determinados. - Aplicar la modelización estadística en el tratamiento de problemas relevantes en el ámbito científico. - Formalizar fenómenos aleatorios y modelizarlos por medio de modelos probabilísticos. - Aplicar modelos para el aprendizaje supervisado y no supervisado. - Modelizar datos complejos con dependencia estocástica. - Aplicar conocimientos y capacidades avanzadas de consultoría estadística. - Capacidad de elaborar, presentar y defender adecuadamente en público un Trabajo Fin de Máster, original y riguroso, relacionado con alguna o algunas de las materias objeto de la titulación. El trabajo se defenderá individualmente frente a un tribunal universitario. RESULTADOS DE APRENDIZAJE QUE ADQUIERE EL ESTUDIANTE Adquisición de habilidades como: 1) autonomía en el desarrollo de un proyecto de trabajo o investigación; 2) capacidad de revisión de la literatura en un tema específico; 3) dominio de la redacción científica; 4) uso e implementación de las técnicas estadísticas vistas en el máster; 5) desarrollo e implementación eficaz de nuevas técnicas para el análisis de datos. Adquisición de conocimientos al nivel del estado del arte de un tema específico y posible realización de nuevas contribuciones.
Descripción de contenidos: Programa
Se trata de una materia con Trabajo Fin de Máster como una única asignatura. El Trabajo Fin de Máster está organizado como un ejercicio de tratamiento de datos y su análisis para mejorar el desempeño de una organización o empresa relevante. A los estudiantes se les ofrecerán diferentes campos alternativos para completar este trabajo. También recibirán apoyo y orientación durante la realización del mismo. Los estudiantes recopilarán los datos de interés, aplicarán las técnicas pertinentes a estos datos y presentarán los resultados de una manera clara y útil. El Trabajo Fin de Máster será defendido en sesión pública ante un Tribunal
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
ACTIVIDADES FORMATIVAS DEL PLAN DE ESTUDIOS REFERIDAS A MATERIAS Tutorías Trabajo individual del estudiante METODOLOGÍAS DOCENTES QUE SE UTILIZARÁN EN ESTA MATERIA Lectura y comentarios crítico de textos recomendados por el supervisor del trabajo: artículos generales, informes, libros de texto y/o artículos de revistas científicas. Estas lecturas deben discutirse presencialmente, o al menos deben proporcionar una base para expandir y consolidar el conocimiento requerido para completar el Trabajo Fin de Máster.
Sistema de evaluación
Información Adicional

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.